完整覆盖牛熊转换全过程。
前半段，系统在慢牛环境中稳步积累收益，因子与趋势协同良好。进入2001年二季度，市场波动加剧，多个模型频繁发出矛盾信号。有一次，因子模型因估值合理建议持有，趋势模型因均线走平提示观望，而情绪指数骤降触发减持。
融合层没有选择单一路径，而是生成了一个折中策略：减持三分之一仓位，剩余部分维持观察，并提高盘口监控频率。
“这不是机械执行。”李阳低声说，“它在权衡。”
第七轮测试结束时，主屏弹出最终报告：全年模拟收益提升14.2%，最大回撤降低6.8个百分点，夏普比率首次突破1.8。
陈帆滑动鼠标，展开最后一次调仓的决策日志。系统并未采纳任何一个模型的极端建议，而是综合三项中等强度信号，做出渐进式应对。这种非线性的判断方式，已超出程序预设的规则边界。
“它开始自己做选择了。”李阳看着代码运行轨迹，“不再是我们在教它怎么想，而是它在学着像人一样权衡利弊。”
张远靠在椅背上，望着监控大屏上平稳跳动的资源曲线：“以前我们怕它出错，所以层层设限。现在……是不是该换个思路？”
“什么意思？”李阳问。
“我们一直在防它犯错。”张远指着决策日志，“可真正的智能，是不是也该允许它冒险？比如在极度悲观的时候，逆势加仓？”
陈帆没有回答。他的手指在键盘边缘轻轻敲击，像是在计算某种节奏。
李阳忽然调出后台日志：“你们看这个。”
他放大一段系统内部通信记录。在一次市场突变中，情绪模型输出置信度下降，但融合层未立即调低其权重，反而短暂维持高位，直到盘口数据确认恐慌蔓延。
“它记住了上次误判的代价。”李阳说，“在等证据。”
房间安静下来。服务器风扇声均匀低鸣，机柜指示灯有规律地闪烁。
陈帆重新打开权重配置界面，删掉了所有静态阈值。取而代之的是一组动态学习参数，允许融合层根据历史决策效果，微调未来权重分配策略。
“让它试。”他说，“从今天起，每次调仓都记录结果，做得对就强化路径，错了就修正。不设上限。”
李阳输入命令，提交新版本核心模块。系统弹出权限确认框，要求二次验证。
陈帆输入密码，按下回车。
进度条缓缓推进，配
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